基于综合测度的SAR图像PS点选取方法与流程

本发明涉及ps点选取方法技术领域，具体地指一种基于综合测度的sar(syntheticapertureradar，合成孔径雷达)图像ps(persistentscatterer，永久散射体)点选取方法。

背景技术：

合成孔径雷达干涉测量(insar)技术是20世纪60年代产生的一项空间对地观测技术，它能够不受光照和天气条件的限制实现全天候、全天时对地观测，还可以穿透地表和植被获取地表下信息。1998年，产生了极化合成孔径雷达干涉测量技术，该技术研究同一目标的不同极化方式，通过统计分析同一地区多幅sar影像时间序列上幅度与相位信息稳定性，探测保持高相干性的点为ps点。通过这些稳定ps点目标，可以估计并消除大气效应相位的贡献，获得更加精确的三维信息和形变量。

然而，传统的ps点选取方法往往因为自身的局限性，导致选点精度的不足，振幅离差法只考虑幅度的稳定性而忽略了自身的幅度信息，往往把水体误选为ps点；相干系数法根据各像元相干系数，设置适当阈值选取ps点，该方法比较简单直接，但往往采用局部窗口估计，使得任一像元的相干系数受相邻点影响，选出的ps点出现块状集聚现象；如何解决上述方法的不足，对业内学者来说是一个重大的挑战。

技术实现要素：

本发明的目的就是要提供一种基于综合测度的sar图像ps点选取方法，以抑制ps点块状聚集和水体误选。

为实现此目的，本发明所设计的基于综合测度的sar图像ps点选取方法，其特征在于，它包括如下步骤：

步骤1：获取n个vv(雷达信号垂直传送与垂直接收的方式)极化sar图像，并将该sar图像进行裁剪、配准、多视预处理；

步骤2：依次对预处理后sar图像中的每个像元计算振幅离差，并开窗计算选取的主影像与其余从影像对应像元平均相干系数；

步骤3：根据步骤2的振幅离差和像元平均相干系数构造像元平均相干系数值与振幅离差值的综合测度；

步骤4：确定综合测度阈值，并根据综合测度阈值选取sar图像的ps(persistentscatterer，永久散射体)点。

本发明的有益效果：

本发明在相干系数法与振幅离差法间建立数学关系，能抑制ps点块状聚集和水体误选现象，这是因为平均相干系数法的窗口平均会导致块状聚集，振幅离差法只考虑像元稳定性，会误选水体，综合测度同时考虑了两种因素，当水体中某像元的振幅离差值较小，用单一的振幅离差法将会选取该点为ps点，但是水体的平均相干系数值较小，利用综合测度法计算的结果也会受平均相干系数值的影响，该点的值会降低到阈值以下，从而排除该点。

另外，传统方法中，相位稳定性分析需要去地形和平地效应，还要分离大气相位、地形残差相位、形变相位、轨道误差相位和噪声相位，需要很大的计算量，效率低。本发明的方法计算振幅离差和平均相干系数构造综合测度与之相比更加简单高效。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明实施例的平均幅度图；

图3为本发明实施例的google影像图；

图4为本发明对于vv极化相干系数法与振幅离差法选取的ps点结果图；

图5为本发明对于vv极化综合测度法ps点选取成果图；

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明：

本发明所设计的基于综合测度的sar图像ps点选取方法，如图1所示，它包括如下步骤：

步骤1：从欧空局(esa)获取的哨兵一号(sentinal-1)数据中获取n个vv极化sar图像，并将该sar图像进行裁剪、配准、多视预处理，本实施方案中采用的slc(singlelookcomplex，单视复数)数据为原始burst(雷达传感器在飞行过程中发射并接收的一组脉冲)条带；

步骤2：依次对预处理后sar图像中的每个像元计算振幅离差，并开窗计算选取的主影像与其余从影像对应像元平均相干系数(选取一景主影像以后，计算其余从影像与主影像对应像元的相干性，具体操作为分别以主、从影像对应的像元为中心，开一定大小的窗口，通过最大似然估计来计算两个像元的相干性，然后计算所有从影像与主影像对应像元相干值的平均值)；

步骤3：根据步骤2的振幅离差和像元平均相干系数构造像元平均相干系数值与振幅离差值的综合测度；

步骤4：确定综合测度阈值，并根据综合测度阈值选取sar图像的ps点。

上述技术方案的步骤1的具体过程为：

步骤1.1：在sar图像影像范围内选择带有建筑物与水体的感兴趣区，将所有n个影像的单视复数(slc，singlelookcomplex)原始影像裁剪到与所述感兴趣区同样的大小范围，burst条带的数据分辨率没有损失，形成n个裁剪后的vv极化sar影像。

步骤1.2：在n个sar图像中选取时间最前的一景影像为主影像(一般选择质量较好的数据为主影像，这里是默认选取时间最前的数据为主影像，比如获取的是2019年1月至11月的sar影像，这里选择1月的数据为主影像)，将其余影像配准到主影像空间(这里配准主要是采用sarscape软件自带的slc配准工具)，形成配准后的sar影像集，通过配准将主影像和从影像对应的像元一一对应起来，并进行距离向重采样，列数增加一倍；

步骤1.3：对配准结果进行1：8多视处理(由于方位向视数与距离向视数为1：8，故对距离向作多视处理，距离向每连续的八个像元取平均值来生成新的sar影像，此时方位向与距离向视数比为1：1，与地物实际形状吻合)，使配准后的sar影像集大小与实际遥感影像形状一致，完成对sar图像的预处理。

上述技术方案的步骤2的具体过程为：

步骤2.1：对预处理后sar图像逐像元依次计算振幅离差，起始像元与相干系数法起始的开窗像元一致，振幅离差计算公式如下：

式中：d为振幅离差值，n为影像数量，s为slc像元值，i表示影像的序号，i＝1,…,n，为了构造综合测度，振幅离差与相干系数法像元必须一一对应；

步骤2.2：选择1景主影像与剩下n-1景从影像逐像元开5*5像元大小窗口计算平均相干系数，计算公式如下：

式中：s1、s2分别为主、从影像像元值，+表示共轭转置，γ为相干系数，为平均相干系数值。

上述技术方案的步骤3根据相平均干系数法和振幅离差法构造综合测度公式如下：

式中：γ^m为综合测度，为平均相干系数值，d表示振幅离差值。

上述技术方案的步骤4的具体过程为：

步骤4.1：确定综合测度阈值公式如下：

t≈[tr+(1-td)]/2

式中：t为综合测度阈值，tr为平均相干系数阈值，该值为经验值，一般要大于0.6，小于1，td为振幅离差阈值，该值为经验值，一般要小于0.25，大于0；

步骤4.2：根据综合测度阈值t选取ps点。

上述技术方案的步骤4.2中，将sar图像中像元值大于综合测度阈值t的像元选为ps点。

本发明实例实验的结果如图2、3、4所示。本发明采用中国石家庄市的vv极化sar影像，影像大小为196*196，图2为vv极化的平均幅度图，图3为研究区中国石家庄的所在位置。其中，图像中包含了建筑物、河流、裸地等地物类型。

2.结果与分析

图4是相干系数法(左)和振幅离差法(右)的ps点选取结果，发现相干系数法由于采用窗口估计的方法，选取的ps点呈现明显的块状聚集现象，振幅离差法明显误选了影像上方的河流中大量水体为ps点选点精度不高。

图5采用综合测度法选取ps点，从图5减弱了块状聚集现象，且能够有效避免误选影像上方的河流中的水体为ps点，有效的提高了选点的精度。从表1根据本发明的阈值计算公式，选取ps点数量看来，综合测度法与振幅离差法和相干系数法选取的ps点数量相近，保持在6.5％～9.8％之间。

表1：本发明对于vv极化综合测度法ps点选取成果数据表

本发明在传统相干系数法与振幅离差法基础上，构造了一个新的ps选点方法：综合测度法，该方法考虑了相干信息和振幅稳定性信息，同时能够减弱块状聚集现象和误选水体为ps点现象，提高了选点的精度。

本发明通过建立相干系数法与振幅离差法的综合测度，设置阈值选取ps点。该方法考虑了散射体的相干性与幅度的稳定性，保证了ps点选取方法的有效性，能够有效抑制传统相干系数法选取的ps点块状聚集以及振幅离差法误选水体为ps点的现象，提高了选点的精度。

本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。